专访 | 希沃：从会用到用好，教育场景的AI从通用走向个性！

此次迪显咨询走访希沃，重点AI如何真正进入学校日常教学。

访谈聚焦三个问题：AI怎样从通用生成走向个性化教学，课前、课中、课后的数据如何形成闭环，以及下一代智慧教室中硬件、模型与教师分别扮演什么角色。通过企业一线产品与用户实践，进一步观察教育AI从试点展示走向常态化应用的关键条件。

希沃长期聚焦数字化教学场景，产品与方案覆盖备课、授课、课堂互动、教学观察、作业反馈及教师发展等环节。本次交流中，希沃将AI能力放在完整教学链条中讨论，而不是把它视为独立功能：一端连接教师的教学设计与课堂实施，另一端连接学生学习反馈，并通过多模态感知、数据分析和本地化算力，尝试让智慧教室从“显示与交互设备”进一步成为能够感知和辅助决策的教学空间。

教育的复杂性首先来自场景颗粒度。不同学科、不同学段、不同地区、不同班级，甚至同一名教师面对两个班级时，教学节奏都可能完全不同。通用模型给出的内容往往方向大体正确，但真正进入课堂后，教师面对的是几十名具体学生：什么时候需要增加互动，哪个知识点需要降低难度，谁已经理解、谁出现认知负担，这些问题都不是一份标准化课件可以解决的。

因此，大家共识是，教育AI的演进从通用走向个性。

过去解决的是怎样做一份课件，下一步要解决的是怎样给不同班级做不同的课件，再往后则要回答“某个班级中的某个学生，在某个章节、某类问题上到底卡在哪里”。

这种颗粒度变化看起来只是数据更细，实质上却改变了AI的评价标准。一个建议如果不能让教师采取下一步行动，它的价值就有限。AI告诉教师某个学生数学成绩60分，并不能解决问题；举个例子，如果进一步定位、指向到学生在二元一次方程中究竟是拆解能力薄弱问题，还是语文能力导致得题目理解能力薄弱问题，教师才知道下一步应当如何更好指点辅导。

AI真正有效，不是它说得多漂亮、完整，而是它能不能把问题定位到具体、个性、可执行。

在访谈中，希沃的专家反复强调全链路能力。

原因很直接：只做备课、只做课堂分析或只做作业批改，都可能得到局部正确的结果，但教育问题往往跨越整个教学过程。

假设课后作业显示某个知识点掌握不好，教师最先需要调整的是教学设计；教学设计调整后，还要观察课堂实施是否有效；课堂中不同学生的理解节奏不同，又会影响课后的分层练习和反馈。只有课前、课中、课后数据能够连接起来，AI才有可能从给结论走向支持决策。

希沃给出的一个具体例子是，同一名教师面对三个班级时，可以基于三个班此前的课堂反馈和课后学习情况，为同一个知识点准备不同版本的课件。差异不一定体现在知识本身，而可能体现在互动节点、讲解节奏、练习难度和知识展开顺序。

课中则是过去数字化程度相对低的部分。课堂观察通过前后摄像头、音频等多模态数据，分析教师提问、师生互动、学生状态等信息。在交流中提到，在部分持续应用场景中，学生讨论、反馈等课堂时间占比也出现变化，教师能够看到过去很难持续观察到的教学细节。

图：希沃数字教室产品展示

例如，一个学生多次举手却没有得到回应，系统不只是事后生成一份报告，而是可以进一步转化为教师下节课应优先互动的对象，在具备实时反馈条件时，还可以在课堂结束前提醒教师补充一次互动。对于长期数据，系统还可以识别同一学生在不同学科、不同时间段的状态变化，为教师提供进一步关注的线索。

这也解释了希沃为什么把AI得具体场景场景价值看得比“生成速度”更重要。教育不是内容生产竞赛。五秒生成课件和三秒生成课件之间的差别，并不一定会转化为教学价值；真正重要的是生成内容的采纳率、适配度，以及后续是否形成反馈闭环。

算法、算力、数据，是希沃讨论教育AI时反复提到的三个基础条件，尤其高质量、可持续、真实教学场景中的数据更难复制。

课堂尤其如此。课堂不是一段有视频就能分析的素材。后排学生是否看得清、环境噪声能否过滤、教师和学生的声音能否准确区分，都会直接影响后续模型判断。希沃因此把硬件视为AI进入物理课堂的前置条件：摄像头是感知课堂的“眼睛”，麦克风是“耳朵”，本地算力则承担数据处理与响应。

图：“希沃魔方数字基座”产品展示

这也带来下一代智慧教室产品逻辑的变化。传统大屏先经历显示，再走向交互；进入AI阶段后，设备还需要感知。设备不只是等待教师点击，而是通过视觉、语音、屏幕内容识别等方式理解课堂正在发生什么，并在需要时调用资源、给出提醒或辅助完成巡课、巡班等任务。

在这一过程中，本地化算力和存储的重要性也被提升。一方面，学校上下课具有明显的网络潮汐，集中上传会带来带宽和时延压力，另一方面，学生面部、课堂音视频等数据具有较高敏感性，本地处理可以降低不必要的数据传输范围。对于教育AI来说，“模型更大”并不是唯一方向，数据采集质量、处理链路和隐私边界同样决定最终体验。

AI进入教育后，一个绕不开的问题是：教师会不会被替代？

希沃在访谈中给出的边界相对明确。AI能够承担一部分规则清晰、重复性强、可结构化的工作，也能够把教师原本难以持续获取的信息整理出来，但课堂中的教师仍然是教学主体。

这背后有两个层面。

第一，AI具有普惠性。标准化工具、模板和方法可以帮助更多教师提高基础能力，减少低水平重复劳动，让原本数字化能力较弱的教师更快达到可用水平。第二，AI同时具有放大效应。越有经验、越善于提出问题和组织教学的教师，越可能利用AI扩大自己的能力边界。因此，AI可能同时抬高整体水平，也让教师之间的能力结构重新分化。

希沃将技术更适合解决的区间理解为“保下限、提基础”。从一个及格水平提升到较好的标准化水平，技术可以发挥明显作用；再往上，教师的阅历、经验、学科理解、课堂判断和人与人之间的沟通，仍然难以被统一模型替代。

迪显咨询：教育AI从试点走向常态化，最关键的条件是什么？

希沃：首先要把问题做得足够具体。只有当系统能够识别具体班级、具体学生、具体知识点上的问题，并给出可以立即执行的建议，AI才有机会成为日常工具。其次是数据链条要打通，备课、授课、学习反馈不能长期彼此割裂。

迪显咨询：为什么不能只依赖一个通用大模型完成所有教育任务？

希沃：教学链条里的任务差异很大。课程导入、语音识别、图文生成、课堂分析、作业反馈，各自需要不同能力。企业更现实的选择，是根据具体任务组合不同模型，同时用教育场景数据做约束和校验，而不是要求一个模型包办全部流程。

迪显咨询：AI进入课堂最大的现实限制是什么？

希沃：除了模型能力，还有成本、数据质量和教师接受度。学校不仅要承担设备采购，还要面对持续推理、存储和服务成本，尤其，如果前期课堂音视频如果采集质量不足，后面的分析再复杂也没有意义。同时，技术必须尽量减少教师额外操作，否则很难形成常态化使用。

迪显咨询：下一代智慧教室最值得关注的变化是什么？

希沃：下一代智慧教室一个很重要的变化，是设备逐步变成具备主动感知、理解和辅助能力的智能终端。以未来的AI黑板为例，它可能不再只是一个显示和交互界面，而是逐渐形成类似“类具身智能”的形态：既有负责分析、推理和决策的“大脑”，也有负责本地计算、设备协同和实时响应的“小脑”，同时通过摄像头、麦克风等感知系统，持续获取课堂中的图像、声音、教学内容以及教师的操作和意图。

在此基础上，设备能够进一步理解“现在课堂进行到哪里”“教师正在讲什么”“哪些学生没有被关注”“当前是否需要补充资源”，并在合适的时机主动提供提醒、资源或辅助建议。也就是说，智慧教室正在从“人主动调用设备”，走向“设备理解课堂、主动辅助教学”。

但这种主动智能并不意味着取代教师。课堂最终的教学判断、节奏控制和师生关系仍然由教师主导。机器更适合承担持续观察、信息处理、资源匹配和重复性辅助工作，让教师把更多注意力放在学生、教学设计和现场决策上。

未来真正有价值的智慧教室，不是设备越来越“抢镜”，而是技术越来越懂课堂，同时又尽可能少打扰课堂。

如果只看产品列表，今天教育AI已经足够丰富：备课、出题、批改、课堂分析、数字人、AI教师都在快速出现。但从此次交流来看，希沃关注的重点是AI在教学链条中真正闭环。

这意味着下一阶段的竞争标准会发生变化。模型生成速度不再是唯一指标，教师采纳率、数据质量、场景覆盖、行动建议、软硬件协同和隐私边界，会变得更加重要。最终决定AI能否留在课堂里的，不是一次展示有多惊艳，而是它是否能在不打断教学的情况下，持续帮助教师发现问题、理解学生，并完成下一步行动。

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